«Уральские авиалинии»: бот обрабатывает до 63% обращений

Омниканальная платформа с интеллектуальными ботами

1. На сайте подключили виджет онлайн-чата и через SDK интегрировали чат в мобильное приложение «Уральских авиалиний».
2. Виджет на сайте включал в себя не только онлайн-чат, но и ссылки на мессенджеры, в которые пассажир может написать в компанию. В качестве мессенджеров выбрали наиболее популярные — WhatsApp, Telegram и ВКонтакте.
3. Ко всем чатам подключили чат-ботов и Умных ботов. Это значит, что куда бы пользователь не написал — в онлайн-чат или в мессенджер — ему сначала ответит бот. Такой формат обработки обращений автоматизирует большую часть ответов.
4. Подключили чат-платформу «Диалоги», в которую стекаются обращения из всех каналов связи. Операторы теперь работают в едином интерфейсе и могут в порядке очереди отвечать на все сообщения, которые чат-бот перевел на специалиста.

Быстро развернули чат-бот на сайте и в мобильном приложении. Очень нравится подход всех, кто работает на нашем проекте. Всегда получаем на наши запросы быстрые, квалифицированные ответы от профессионалов, реальные действенные рекомендации, а не отписки.

---

Юлия Шибина

Начальник отдела маркетинга ОАО АК «Уральские авиалинии»

1. Выделили наиболее частотные тематики обращений. Боты должны автоматизировать именно их.
   Такая работа была проведена специалистами Flomni совместно со специалистом клиентской службы «Уральских авиалиний». Всего выделили 14 тематик: статус рейса, возврат билета, обмен билета и др.
2. Изучили сценарии обработки обращений.
   Бот должен обрабатывать обращения аналогично тому, как это делал бы оператор контакт-центра. Для этого изучили скрипты, по которым работают операторы контакт-центра.
3. Реализовали эти сценарии в логике чат-бота.
   Специалисты Flomni выстроили логику вопросов-ответов и по составленному ТЗ написали тексты для чат-бота. К примеру, пассажиры часто хотят внести изменения в купленный билет. Оператор запросил бы при таком обращении информацию о билете и предоставил все возможные варианты решения проблемы. Все те же самые вопросы задает и бот, реагируя на выбранные пассажиром варианты ответов.

4. 

5. В случае с кнопочными ботами этого было бы достаточно. Но если компания, как это было с «Уральскими авиалиниями», хочет, чтобы пассажиры могли не выбирать варианты, а сразу написать вопрос, нужно подключать нейросетевого бота. Такому боту нужен материал для обучения.
6. Обучили нейросеть, чтобы бот распознавал произвольный текст.
   По каждой из выделенных тематик нужно отобрали по 50 и более примеров обращений. Из них выделили разные варианты формулировок одного и того же вопроса, чтобы бот мог понимать их все. По итогам пилотного запуска стало понятно, что предложенное решение хорошо работает с точки зрения клиентского опыта. Нейросетевые боты обрабатывают обращения корректно и разгружают операторов колл-центра.

• Нейросетевой бот совершенствует распознавание текста по тематикам, которые уже были внедрены. Аккаунт-менеджер Flomni, сопровождающий проект, регулярно анализирует список обращений, которые не были обработаны AI-ботом в автоматическом режиме. Затем для каждого такого обращения определяется его соответствие той или иной тематике, и новая формулировка добавляется в систему. Столкнувшись с такой формулировкой в следующий раз, бот сможет справиться самостоятельно.
• Добавляются новые тематики для обслуживания ботом по пожеланиям со стороны «Уральских авиалиний». Когда AI-бот сталкивается с подобными обращениями, он определяет тематику самостоятельно и обслуживает ее согласно заданному алгоритму.

1. Подключить работу с исходящими уведомлениями.
   После этого клиентам в мессенджер могут поступать нужные уведомления о статусе рейсов. Через эти уведомления клиент сможет управлять бронированием. Например, дозаказать питание или выбрать место.
2. Интегрировать платформу Flomni с CRM-системой «Уральских авиалиний».
   Тогда по номеру мобильного телефона клиента компания сможет сразу понимать, каким рейсом он летит и с чем связан его вопрос. Это ускоряет обслуживание и делает его более качественным. Аналогичные интеграции с CRM уже отлично показывают себя на других проектах Flomni.